院内场景丰富， 全流程 AI 赋能

在《超越想象的GPT医疗》一书开篇中描绘了一个虚构场景，面对患者病情突然恶化，医学住院实习生克里斯腾·陈通过和GPT-4对话，完成了对患者的救治、得到了心理安慰、并为患者向保险公司申请了授权，后续在查房中，还为肿瘤复发患者寻找合适的临床试验。生动的描述，让人切实感受到了AI为医疗行业带来的想象空间。

ChatGPT为核心的生成式AI爆火，再次引发全球对于人工智能的关注，我们认为AI将为包括医药行业在内的各个领域带来革命性变化。医疗AI的应用起源于20世纪70年代，随着如GPT-AI在内的人工智能技术不断更新迭代，医疗AI也向着更加智能化发展。最早的医疗AI应用集中于临床知识库，但受限于当时成本高昂和互联网基础设施有限，并未得到广泛应用。此后随着机器学习、NLP等技术普及，AI手术机器人、AI制药、CDSS等应用领域逐渐成熟落地，并涌现了如IBMWatson、DeepMind等知名医疗AI应用系统。国内医疗AI起步较国外晚，但发展迅速，20世纪80年代我国开始医疗AI的研究，1978年北京中医医院开发了国内首个辅助诊疗系统“关幼波肝病诊疗程序”，2010年以后医疗AI真正在国内蓬勃发展，阿里、百度、腾讯等头部互联网企业均设立医疗AI部门，2023年生成式AI成为新热点，百度文心一言首个应用落地医药行业，医疗AI应用不断深入创新。

从市场空间看，全球医疗AI市场规模超50亿美元，并将继续保持快速增长。根据GlobalMarketInsights报告，2022年全球医疗AI市场规模超过50亿美元，并预计将以超过29%的年均复合增速增长至2032年市700亿美元。从市场结构看，药物发现和医学影像是AI应用最广的两个领域，合计占比超过50%，随着制药工业发展和AI技术迭代，预计2032年AI药物研发市场规模将超过205亿美元。

中国市场起步较晚，处于高速增长期。根据IQVIA数据，2021年中国AI医疗市场规模不足40亿元，主要以智慧病案、信息系统和CDSS等应用为主，而在国外较成熟的医学影像和AI制药占比较低。未来10年，预计中国医疗AI市场空间将以超30%的复合增速增长，AI医学影像（CT、X光、病理、超声等）和AI制药将成为增长最快的细分市场。

政策支持，医疗AI产业体系逐渐完善。2016年3月，AlphaGo击败李世石成为AI领域的重要里程碑，此后世界各国开始重视AI发展，并发布符合自身国情的AI扶持政策。美国在2016年接连出台《白宫为人工智能的未来做好准备的报告》和《美国国家人工智能研究战略计划》两份重量级报告，加速人工智能在医疗等各领域的应用。中国政府高度重视AI+医疗产业发展，2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》首次将人工智能放在战略层面进行系统布局，聚焦AI与医疗等交叉学科应用，随后各级政府也陆续出台多项政策法规支持我国医疗AI产业发展，涉及产业、人才、审评审批及商业化等各个维度，逐渐建立起符合我国现状的医疗AI产业体系规范。

医疗AI技术经过数十年发展，应用领域百花齐放，我们根据不同终端用户，将医疗AI分为to医院、to药企和to个人用户三大类。其中医院作为医疗行为的主要发生场所，AI应用场景丰富、在商业化落地上亦相对成熟，因此本篇报告作为招商医药团队医疗AI系列专题第一篇报告，将重点聚焦AI在医院端的使用情况。

关于AI在医院端的应用，在本文开头所提到的医学住院实习生克里斯腾·陈所经历的虚构场景中，也侧面回答了大众关注了两个焦点问题。

关于AI能否承担医疗责任，我们认为仍需要医生进行二次确认：“通常，在取信GPT-4的回答之前，他们会先进行二次核查。GPT-4让她感觉自己的能力得到了扩展。相较于仅仅依赖自己的大脑、尚未实现的传染病会诊承诺或医院的电子病历，她感到更加安心。”

关于AI是否会替代医生，我们认为AI将为医生带来效率的提升和帮助实现更多更有意义的工作的开展：“有了GPT-4，她就有更多时间督促其他即将出院的患者关注预防性护理的重要性。她将病患的病历复制到手机上……以发现病患护理计划中可能存在的漏洞。果不其然，它发现了一名逾期未做结肠镜检查的患者、一名胆固醇偏高需使用他汀类药物治疗的患者，以及一名有高风险心脏病但已经有5年未检查血脂水平的患者。”

以AIGC为核心的智能导诊系统有效提高就诊效率，助力个性化医疗和分级诊疗。相比于传统导诊系统，AIGC技术交互性更强，通过直接连接医院门诊数据，运用大数据、语言交互与深度学习技术，为患者精准匹配相应就诊科室甚至医师，解决临床“挂错号，走错科”问题，满足个性医疗需求。对于医院来说，智能导诊系统/机器人能减轻医护人员的重复性工作，起到降本增效作用，此外还可以通过AI技术合理安排门诊分级分流，促进医疗资源有效利用，助力分级诊疗政策实施。目前智能导诊系统/机器人已经广泛应用于各级医院的门诊终端，助力智慧医院建设，以新疆医科大学附属肿瘤医院为例，该院共建设6台全流程AI智能导诊机器人，全流程AI智能导诊机器人在2021年1月至2023年4月期间累计完成交互139万余次，门诊充值金额490万余元，应用效果明显。

根据《中华检验医学杂志》文章，临床决策所需信息有70%以上来自于检验诊断，检验科具有数据量庞大，自动化程度高的特点，为AI技术落地创造有利条件。AI技术与检验医学结合具有较高的临床价值，广泛应用于辅助报告解读、推荐检验项目、疾病预测及治疗等领域，能极大提高临床诊断结果的可靠性和准确性，AI+诊断也成为目前研究最为火热的医疗AI应用领域之一，包括AI检验、AI医疗影像等使用场景。

检验医学的发展经历了手工检验、半自动化和全自动化检验到实验室流水线多个时代，随着实验室自动化和信息化建设程度提高，智能化成为检验医学学科新发展趋势。基于人工智能技术平台，可以实现检验实验室自动采样，自动转运，自动质控，根据患者临床症状和历史检测信息自动推荐检验项目，对检验结果自动审核与辅助解读，进行疾病预测与治疗，助力精准医疗，最终实现无人值守的智能检验实验室。

病理诊断是大部分疾病尤其是癌症诊断的“金标准”，但相比于检验科、影像科诊断，病理科诊断流程复杂、自动化程度低、诊断时间长，“显微镜+病理组织切片”为特点的传统人工诊断模式工作量大且误诊率高。以人工智能技术为核心的智慧病理在病理切片数字化（数字病理）基础上，依托海量数据形成的数据集，以深度学习技术找出数据集的内在共性，对可疑靶区做出勾画、渲染，辅助病理医生判读切片，有效促进诊断效率和质量，提升病理行业数字化水平。